CAREER: Non-Conventional Solutions for Ensuring Security in Cognitive Radio Networks

职业:确保认知无线电网络安全的非常规解决方案

基本信息

项目摘要

Proposal #: 0746925Title: CAREER: Non-Conventional Solutions for Ensuring Security in Cognitive Radio NetworksThe PHY and MAC layers of cognitive radio networks are very different from those of conventional wireless networks. The distinguishing attributes of cognitive radio networks such as cooperative spectrum sensing, on-demand spectrum contention, incumbent- and self-coexistence mechanisms, and spectrum etiquette mechanisms raise new security implications that have not been studied previously. The overarching goal of this research is to contribute to the ongoing research and standardization efforts of cognitive radio technology by investigating crucial security issues that hold the key to the success and wide deployment of cognitive radio networks. We are currently focusing on problems that cannot be addressed using conventional security solutions. To solve these challenging problems, research is needed in areas that are considered "non-conventional" within the context of network security. These areas include RF signal identification, data smoothing, cyclic spectrum analysis, distributed detection and data fusion, etc. This research involves conducting high risk and high impact research in the aforementioned areas. We are investigating several security issues unique to cognitive radio networks, including incumbent node emulation and security vulnerabilities in network self-coexistence. The research findings from this research will serve a critical need in the cognitive radio research community by addressing security issues that have not been studied previously. We expect that our research findings will also benefit regulators and manufacturers involved in cognitive radio standardization and development.
提案编号:0746925标题:职业:确保认知无线电网络安全的非常规解决方案认知无线电网络的 PHY 和 MAC 层与传统无线网络的 PHY 和 MAC 层非常不同。 认知无线电网络的显着属性,例如协作频谱感知、按需频谱争用、现有和自共存机制以及频谱礼仪机制,提出了以前尚未研究过的新的安全含义。 这项研究的总体目标是通过调查关键安全问题,为认知无线电技术的持续研究和标准化工作做出贡献,这些安全问题是认知无线电网络成功和广泛部署的关键。 我们目前关注的是使用传统安全解决方案无法解决的问题。 为了解决这些具有挑战性的问题,需要在网络安全背景下被认为是“非常规”的领域进行研究。这些领域包括射频信号识别、数据平滑、循环频谱分析、分布式检测和数据融合等。本研究涉及在上述领域进行高风险和高影响的研究。 我们正在调查认知无线电网络特有的几个安全问题,包括现有节点仿真和网络自共存中的安全漏洞。 这项研究的研究结果将通过解决以前未研究过的安全问题来满足认知无线电研究界的关键需求。我们预计我们的研究结果也将使参与认知无线电标准化和开发的监管机构和制造商受益。

项目成果

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